有值图中潜在结构的发现：一种变分方法
应用统计
2010-11-09 v1
摘要
随着越来越多的网络结构数据集可用，有值图的统计分析已变得普遍。寻找潜在结构是用于更好理解网络行为的众多策略之一。对于二值情况已有几种方法存在。我们提出了一种基于模型的策略来发现加权图中的节点群组。该框架可用于广泛的参数随机图模型，并允许包含协变量。变分工具使我们能够实现这些模型参数的近似最大似然估计。我们提供了一项模拟研究，表明我们的估计方法在广泛的情境下表现良好。我们将该方法应用于分析森林生态系统中的宿主-寄生虫相互作用网络。
引用
@article{arxiv.1011.1813,
title = {Uncovering latent structure in valued graphs: A variational approach},
author = {Mahendra Mariadassou and Stéphane Robin and Corinne Vacher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1011.1813},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/10-AOAS361 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)